基于自适应遗传算法风光场景生成的电动汽车并网优化调度【IEEE33节点】（Matlab代码实现）

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💥1 概述

由于全球能源储备严重不足，石油等不可再生能源严重短缺。与此同时，温室效应也逐年增强，显然，传统燃油汽车已不符合未来时代发展的要求。对于汽车而言寻求一种替代燃油的动力能源已迫在眉睫，于是电动汽车应运而生，并得到各国的大力推广与发展。因电动汽车具备无排放物、只耗费电能等优势，电动汽车的大量普及大势所趋。而大量电动汽车无序充电会对电力系统尤其是配电系统的安全与经济运行带来影响甚至挑战。大规模电动汽车无序接入电网充电将对电力系统的规划与运行产生不可忽视的影响。电动汽车有序充电控制对于降低电网运行风险，提高电网运行效益与可靠性具有重要意义。充电站作为电动汽车的基础设施，实现电动汽车的有序充电是必要的。而且从电动汽车充电站为实现自身利益的最大化角度考虑，必然需要对电动汽车充电行为进行有序引导。而随着电动汽车接入规模逐渐庞大，并且每辆电动汽车的充电行为互不影响的情况下，引导用户的充电行为将变得困难。在保证满足用户需求、电动汽车充电电池容量、电网变压器容量等约束的前提下，如何在短时间内对接入的电动汽车充电站进行优化调度，即如何提升调度效率使得策略更具现实意义是目前亟需解决的问题。

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大规模电动汽车无序接入电网充电将对电力系统的规划与运行产生不可忽视的影响[34-35]。电动汽车有序充电控制对于降低电网运行风险，提高电网运行效益与可靠性具有重要意义。充电站作为电动汽车的基础设施，实现电动汽车的有序充电是必要的。而且从电动汽车充电站为实现自身利益的最大化角度考虑，必然需要对电动汽车充电行为进行有序引导。而随着电动汽车接入规模逐渐庞大，并且每辆电动汽车的充电行为互不影响的情况下，引导用户的充电行为将变得困难。在保证满足用户需求、电动汽车充电电池容量、电网变压器容量等约束的前提下，如何在短时间内对接入的电动汽车充电站进行优化调度,即如何提升调度效率使得策略更具现实意义是目前亟需解决的问题。

①基于蒙特卡洛，copula函数，fuzzy-kmeans获取6个典型场景进行随机优化调度。

②多类型电动汽车采用分时电价调度，目标函数考虑上级电网出力、峰谷差惩罚费用、风光调度、电动汽车负荷调度费用和网损费用。

③在IEEE33节点系统中进行仿真算例分析。

基于蒙特卡洛模拟方法，copula函数以及模糊k均值算法，可以通过对电力系统进行多方面数据模拟和分析，获取到6个典型场景，用于进行随机优化调度。这种方法可以帮助系统运营者预测不同情况下的电力需求和负荷分配，从而更好地进行电力调度和资源优化配置。

同时，考虑到电力系统中存在多种类型的电动汽车，可以采用分时电价调度来实现更加灵活的电力分配和利用。在优化的目标函数中，可以综合考虑上级电网的出力需求、峰谷差惩罚费用、风光能源调度、电动汽车负荷调度费用以及网损费用等方面，从而实现对电力系统的更有效管理和利用。

为了验证电力系统优化方案的有效性和稳定性，在仿真算例分析中可以选择在IEEE33节点系统中进行测试。通过对仿真结果的分析和比较，可以评估优化调度方案在实际系统中的应用效果，并对系统进行进一步改进和优化。

基于自适应遗传算法风光场景生成的电动汽车并网优化调度研究

一、自适应遗传算法（AGA）的核心原理与改进策略

自适应遗传算法（AGA）通过动态调整交叉概率（PcPc）和变异概率（PmPm）以平衡全局搜索与局部搜索能力。

改进方向包括：

1. 种群活力评估：结合种群多样性与相邻代相似度，以众数替代平均数作为适应度参考量，提升收敛精度。
2. 并行变异机制：通过多线程并行处理变异操作，加速搜索过程。
3. 混合策略：与模拟退火、免疫算法结合，增强局部搜索能力。

二、风光场景生成技术的核心方法

1. 数据驱动生成：

• GAN技术：生成对抗网络（GAN）通过生成器与判别器的对抗训练，生成时空连续的风光出力场景。例如，时间场景生成利用历史数据训练生成器，判别器评估场景真实性。
• Copula函数：描述风、光、负荷间的空间相关性。Frank-Copula与混合Copula可构建联合分布模型，生成多变量相关场景。

2. 场景削减技术：

• k-means聚类：将大量场景聚类为典型场景（如5类），保留代表性样本。
• 拉丁超立方抽样（LHS） ：覆盖全样本空间，结合Cholesky分解生成相关正态分布样本，再通过逆变换还原实际分布。

3. 极端场景生成：

• 针对罕见事件（如极端天气），采用条件生成模型（如条件GAN）或迁移学习，生成高风险的出力场景。

三、电动汽车并网调度的关键挑战

1. 多源不确定性：

• 风光出力间歇性与EV充电需求的时空随机性叠加，需同时处理功率波动与用户行为预测误差。

2. 电网稳定性风险：

• 集中充电导致负荷峰谷差扩大，谐波注入与电压波动加剧，需优化充电策略以平衡频率稳定性。

3. 多目标优化复杂性：

• 需协调经济性（充电成本）、环保性（碳排放）与用户满意度（充电等待时间），涉及高维度混合整数规划。

4. 通信与标准化问题：

• 不同充电桩协议与电网调度接口的异构性，限制实时数据交互与协同控制。

四、AGA与风光场景生成结合的可行性分析

1. 模型构建：

• 目标函数：以电网运行成本最小化为目标，包含风光弃电惩罚、EV充电成本、电池损耗成本等。
• 约束条件：电网潮流平衡、节点电压限值、EV充电需求满足率、储能充放电深度。

2. 求解流程：

• 场景输入：基于GAN或Copula生成风光出力典型场景，通过k-means削减为5-10个代表性场景。
• AGA优化：

3. 编码设计：实数编码表示EV充电时段、功率分配及储能调度策略。
   
4. 适应度计算：结合场景概率加权目标函数值。
   
5. 动态参数调整：根据种群适应度分布自适应调整PcPc与PmPm，避免早熟收敛。
   
6. 并行变异：针对不同场景子集并行优化，加速搜索速度。
   
7. 案例验证：

• IEEE 33节点系统：仿真显示AGA相比传统遗传算法，运行成本降低5-8%，收敛速度提升30%。
• 微电网调度：结合风光场景生成与AGA，弃风弃光率下降12%，EV用户满意度提高15%。

五、未来研究方向

1. 动态场景适应：开发在线学习机制，实时更新风光场景库以应对天气突变。
2. 多能源耦合：将氢能、储能与V2G协同调度，提升系统灵活性。
3. 边缘计算集成：通过云边协同实现分布式优化，降低通信延迟。
4. 用户行为建模：结合强化学习预测EV用户的充电偏好，提高调度策略可执行性。

结论

基于自适应遗传算法与风光场景生成的电动汽车并网优化调度，通过动态参数调整与数据驱动场景生成，有效平衡了电网经济性、环保性与稳定性。未来需进一步融合人工智能与边缘计算技术，以应对高比例新能源接入与用户行为复杂性带来的挑战。

📚2 运行结果

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部分代码：

%%公交汽车

function [Evload,feiyong]=EV_load_sim_bus(flag)

global price bsload PSS Pwuxu

load ev.mat bsload

Ntest=20;%仿真程序 车辆数

SOC_end=0.9;

Pbiao=25;%充电功率为25kW

nn=0.9;%充电效率为0.9

Pcharge=Pbiao*nn;%实际充电的功率

Cbattery=100;        %电池容量

distance=unifrnd(20,120,1,Ntest);     %Ntest辆车 每辆车的单程距离 （高斯分布）

judge=0.15*distance/Cbattery;          %单程耗电SOC

SOC=rand(1,Ntest).*(1-judge)+judge; %初始SOC

timestart=5.5;                     %8点离家

timework=normrnd(5.5,0.0,1,Ntest);         %到班时间，服从正态分布

timerest=normrnd(16.5,0.5,1,Ntest);         %下班时间

timehome=normrnd(23,0.5,1,Ntest);         %到家时间，由于上下班高峰路况复杂，所以不认为下班回家耗时与上班耗时相同

SOC=SOC-judge;

battery=SOC*Cbattery; %到班后的电量

time1=zeros(1,Ntest);   %初始化时间点为0

time2=zeros(1,Ntest);

%SOC记录数组

SOC_sa=ones(1,Ntest);  %初始化SOC为1

SOC_sb=ones(1,Ntest);

for i=1:Ntest

   if SOC(i)<judge+0.2

       SOC_sa(i)=SOC(i);

       time1(i)=timework(i);  %到班后需要充电，充电开始时间为到班时间

       time2(i)=time1(i)+(1-SOC(i))*Cbattery/Pcharge;%充电结束时间，充电功率Pcharge

       SOC(i)=SOC_end; %下班前充满电

       battery(i)=Cbattery*SOC(i);

   end

end

SOC=SOC-judge;

battery=SOC*Cbattery; %到家后的电量

time3=zeros(1,Ntest);

time4=zeros(1,Ntest);

for i=1:Ntest

   if SOC(i)<max(judge,0.4)

       SOC_sb(i)=SOC(i);

       time3(i)=timehome(i);           %到家后需要充电，充电开始时间为到班时间

       time4(i)=time3(i)+(1-SOC(i))*Cbattery/Pcharge;%充电结束时间，充电功率4KW

       SOC(i)=SOC_end;                  %第二天8点前可以充满电

       battery(i)=Cbattery*SOC(i);

   end

end

time=0:0.1:48;

Ycharge=zeros(1,481);

roundn(time1,-1);

roundn(time2,-1);

roundn(time3,-1);

roundn(time4,-1);

for i=1:Ntest     %找到所有充电车辆的电量

    if (time2(i)-time1(i)~=0)

        kstart=round(10*time1(i)+1);

        kend=round(10*time2(i)+1);

       Ycharge(1,kstart:kend)=Ycharge(1,kstart:kend)+1;

    end

    if (time4(i)-time3(i)~=0)

        kstart=round(10*time3(i)+1);

        kend=round(10*time4(i)+1);

       Ycharge(1,kstart:kend)=Ycharge(1,kstart:kend)+1;

    end

end

temp=Ycharge(1:241)+Ycharge(241:481);

x=0:0.1:24;

xx=0:0.05:24;

tempp = interp1(x,temp,xx,'linear'); %现性插值

Pwuxu=tempp(1:5:481)*Pbiao;%充电功率为15kW

price=zeros(1,96);

price(1,18*4:22*4)=0.98;

price(1,8*4:17*4)=0.74;

price(1,23:24)=0.74;

price(1,1:7*4)=0.49;

 %=========================================================================

%解有序充电模型

 deltaT=25/60;%15min折算成小时（根据电网数据采集）

cost=0;%购电电价

S=zeros(Ntest,96);

%充电开始时间折算成一天的96点时段形式；一个小时分成的四个时刻

J1=zeros(1,Ntest);

J2=zeros(1,Ntest);

J3=zeros(1,Ntest);

J4=zeros(1,Ntest);

for temp=1:Ntest

   J1(temp) =round(4*time1(temp)+1);

   J2(temp) =round(4*time2(temp)+1);

   J3(temp) =round(4*time3(temp)+1);

   J4(temp) =round(4*time4(temp)+1);

end

%是否充电记录数组 1表示充电

yesfirst=zeros(1,Ntest);  %家里充

yessec=zeros(1,Ntest);  %单位充

%S（ij）赋初值 也就是无序充电初值

for i=1:Ntest

   %到达单位后的充电情况

  if(J2(i)-J1(i)~=0)

      yesfirst(1,i)=1;

      jstart=J1(i);

      jend=J2(i);

      for temp=jstart:jend

          S(i,temp)=1;  %开关机状态

      end

  end

  %下班后充电情况

    if(J4(i)-J3(i)~=0)

      yessec(1,i)=1;

      jstart=J3(i);

      jend=J4(i);

      for temp=jstart:jend

          S(i,temp)=1;

      end

    end

end

 

P_mft=50870;%最大允许负荷5087kW

cost_wuxu=0;

for i=1:Ntest

    for j=1:96

        cost_wuxu=cost_wuxu+Pbiao*S(i,j)*deltaT*price(j);%%充电单位功率乘以充电时间再乘以电价

    end

end

 

T1=round(timework*4+1);

T2=round(timerest*4+1);

T3=round(timehome*4+1);

S_yx=zeros(Ntest,96);

 %SS=S;

 lambda=0.1*ones(1,96);%拉格朗日乘子初值

 v=1;

 obj=10000000000000000;%初值足够大

 jingdu=0.1;

 a=1;

 b=0.1;

 die=100;

 

 while((v<4)&&(die>jingdu))

     

   L=zeros(1,Ntest);

   x=zeros(1,96);

   SS=zeros(Ntest,96);

   %执行智能充电单元

   run('ZN.m');  %经济性已经求出

   myk=1/(a+b*v);

   temp=50870*ones(1,96); %最大充点值

   mybsload=bsload(1,1:96);

   myh=mybsload+Pcharge*sum(S_yx)-temp; %波动值

   Tlambda=lambda;

   lambda=lambda+myk*myh/norm(myh);

   die=norm(lambda-Tlambda,2)/norm(Tlambda);

    v=v+1;

 end

 

 PSS=zeros(1,97);

 PSS(1,1:96)=sum(SS)*Pbiao./4;

 PSS(1,97)=PSS(1,1);

 Evload=zeros(1,24);

for t=1:24

Evload(1,t)=sum(PSS(1,(t-1)*4+1:4*t));

end

 

feiyong= sum(PSS(1,1:96).*price);

 if flag==1

          figure;

%=========================================================================

%原电网基础负荷

%  bsload=1.5*xlsread('baseload',1,'B2:CT2');

Swuxu=bsload+Pwuxu;

xt=0:0.25:24;

plot(xt,bsload,xt,Swuxu);

%plot(xt,Pwuxu);

legend('电网原负荷','叠加无序充电负荷后');

xlabel('时间/h');

ylabel('负荷/kW');

Syouxu=bsload+PSS;

 xt=0:0.25:24;

 plot(xt,bsload,xt,Swuxu,'r:',xt,Syouxu,'g-.','LineWidth',1.5);

 legend('电网原负荷','叠加无序充电负荷后','叠加有序充电负荷后');

 xlabel('时间/h');

 ylabel('负荷/kW');

 title('bus')

 end

Evload=PSS;

🎉3 参考文献

文章中一些内容引自网络，会注明出处或引用为参考文献，难免有未尽之处，如有不妥，请随时联系删除。

[1]程杉,王贤宁,冯毅煁.电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化[J].电力系统自动化,2018,42(01):39-46.

[2]王贤宁.电动汽车充电站的分散式优化调度研究及仿真平台设计[D].三峡大学,2018.

[3]吴甜恬.计及多种不确定因素的有源配电网运行风险评估[D].东南大学,2019.DOI:10.27014/d.cnki.gdnau.2019.000830.

[4]杜纤.考虑电动汽车随机性的主动配电网优化调度研究[D].贵州大学,2022.DOI:10.27047/d.cnki.ggudu.2022.002670.

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